كشفت دراسة حديثة، عن أن برامج الذكاء الاصطناعى ليست دقيقة فى تشخيص الأعراض الطبية، ليس بسبب نقص المعلومات، بل لسبب مفاجئ يتعلق بطريقة تفاعلها مع المستخدمين، وذلك وفقًا لما نشره موقع ScienceAlert. وأوضحت الدراسة، أن المشكلة لا تكمن فى قدرات الذكاء الاصطناعى نفسها، بل فى الفجوة بين المعرفة النظرية والتطبيق العملى فى الحياة اليومية. أشارت الدراسة إلى سببين رئيسيين وراء ضعف دقة التشخيص: 1. المستخدم لا يشرح الأعراض بدقة فى كثير من الأحيان، يقدم الأشخاص معلومات غير كاملة أو غير واضحة عن حالتهم الصحية، ما يؤدى إلى نتائج غير دقيقة. 2. البرامج لا تطلب تفاصيل كافية على عكس الأطباء، لا تقوم برامج الذكاء الاصطناعى دائمًا بطرح أسئلة متابعة دقيقة، وهو ما يؤثر على جودة التشخيص. وأظهرت الدراسة، أن هذه البرامج قد تحقق نتائج جيدة فى الاختبارات النظرية، لكنها تفشل عند التعامل مع الحالات الواقعية، حيث تكون الدقة مرتفعة فى التجارب العلمية لكنها تنخفض بشكل كبير فى الاستخدام الفعلى وهو ما يعكس وجود فجوة واضحة بين الأداء النظرى والتطبيق العملى. ويحذر الخبراء من الاعتماد على برامج الذكاء الاصطناعى فى التشخيص الطبى، مؤكدين أنها: ـ تقدم معلومات غير دقيقة. ـ لا تستطيع تقييم خطورة الحالة بشكل كامل. ـ قد تؤخر التوجه للطبيب. تشير الدراسة إلى أن هذه البرامج تميل أحيانًا إلى تقديم إجابات "مريحة" للمستخدم بدلًا من تصحيح المعلومات، وهو ما قد يؤدى إلى استنتاجات غير دقيقة. كيف يمكن الاستفادة من الذكاء الصناعى رغم هذه التحذيرات، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعى فى: ـ الحصول على معلومات عامة. ـ فهم أولى للأعراض. لكن لا يمكن اعتباره بديلًا عن الطبيب.